論文の概要: Is Bio-Inspired Learning Better than Backprop? Benchmarking Bio Learning vs. Backprop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04614v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 00:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:38:29.885835
• Title: Is Bio-Inspired Learning Better than Backprop? Benchmarking Bio Learning vs. Backprop
• Title（参考訳）: バイオインスパイア学習はバックプロップより優れているか? バイオラーニングとバックプロップの比較
• Authors: Manas Gupta, Sarthak Ketanbhai Modi, Hang Zhang, Joon Hei Lee, Joo Hwee Lim
• Abstract要約: BPと複数のバイオインスパイアされたアルゴリズムの総合比較を行った。 BPに対するバイオアルゴリズムの重要な利点は2つある。 5つのBio-algorithmのうち4つは、トレーニングデータセットの20%しか利用できない場合、BPを最大5%精度で上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.698441785455318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Bio-inspired learning has been gaining popularity recently given that Backpropagation (BP) is not considered biologically plausible. Many algorithms have been proposed in the literature which are all more biologically plausible than BP. However, apart from overcoming the biological implausibility of BP, a strong motivation for using Bio-inspired algorithms remains lacking. In this study, we undertake a holistic comparison of BP vs. multiple Bio-inspired algorithms to answer the question of whether Bio-learning offers additional benefits over BP, rather than just biological plausibility. We test Bio-algorithms under different design choices such as access to only partial training data, resource constraints in terms of the number of training epochs, sparsification of the neural network parameters and addition of noise to input samples. Through these experiments, we notably find two key advantages of Bio-algorithms over BP. Firstly, Bio-algorithms perform much better than BP when the entire training dataset is not supplied. Four of the five Bio-algorithms tested outperform BP by upto 5% accuracy when only 20% of the training dataset is available. Secondly, even when the full dataset is available, Bio-algorithms learn much quicker and converge to a stable accuracy in far lesser training epochs than BP. Hebbian learning, specifically, is able to learn in just 5 epochs compared to around 100 epochs required by BP. These insights present practical reasons for utilising Bio-learning rather than just its biological plausibility and also point towards interesting new directions for future work on Bio-learning.
• Abstract（参考訳）: 近年,バックプロパゲーション(bp)が生物学的に有望ではないことから,バイオインスパイアされた学習が普及している。 BPよりも生物学的に妥当な多くのアルゴリズムが文献で提案されている。 しかし、BPの生物学的不確実性を克服する以外に、バイオインスパイアされたアルゴリズムを使用する強い動機が欠けている。 本研究では,BP と複数のバイオインスパイアされたアルゴリズムを総合的に比較し,バイオラーニングが生物的妥当性だけでなく,BP に付加的なメリットをもたらすかどうかを問う。 我々は,部分的なトレーニングデータのみへのアクセス,トレーニング回数の制約,ニューラルネットワークパラメータのスパース化,入力サンプルへのノイズの追加など,さまざまな設計選択の下でバイオアルゴリズムをテストする。 これらの実験により, BP に対するバイオアルゴリズムの2つの重要な利点が明らかとなった。 まず、トレーニングデータセット全体が提供されない場合、バイオアルゴリズムはBPよりもはるかに優れている。 5つのBio-algorithmのうち4つは、トレーニングデータセットの20%しか利用できない場合、BPを最大5%精度で上回った。 第二に、完全なデータセットが利用可能である場合でも、バイオアルゴリズムはより早く学習し、BPよりもはるかに少ないトレーニングエポックにおいて安定した精度に収束する。 特にヘビー学習は、bpが要求する約100エポックに対して、わずか5エポックで学習することができる。 これらの知見は、生物学的な可能性だけでなく、バイオラーニングを活用するための実践的な理由を示し、バイオラーニングの今後の研究のための興味深い新しい方向性を示唆する。

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